以下是 LLM finetuning的理论篇,介绍几种常见的LLM finetuning算法。懂理论+会实践,而后才能自己创造 :) 因为LLM的基座模型参数动不动都几十B,LLM finetunging的算法都是围绕着参数优化进行的,即:fine tuning时如何尽可能少的更新权重参数。 注:因为这些论文已经发出来好久了,已经有别人做过paper note,我做的时...
然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个专家模型。预训练也是必不可缺的工作。不管是预训练还是 finetuning(微调),无论选用何种方案,都避免不了训练中产生的灾难性遗忘问题,那么怎么减少和避免这种情况的发生,也是本文想讲的一个重点。对于推理,在GPU资源不富裕的情况,如何最...
也就是说,finetuning是一种让“模型”适应“任务”的方式。所谓finetuning的本质,就是对模型的参数进行调整,其实质上是一个优化问题,也就是,根据任务的数据对模型参数执行优化,来完成模型参数的更新。 总的来说,依据参数调整的规模,可以分为whole-model finetuning和head finetuning,只对transformer的头进行微调势必...
1. Instruction Fine tuning - 指令微调 Instruction Fine-tuning,即指令微调,是一种特殊的 LLM Fine-tuning 方法,其目标是使 LLM 模型能够理解和遵循指令,并根据指令完成特定任务。在 Instruction Fine-tuning 中,输入数据不仅包括文本或代码,还包括指令。模型会学习将指令与输入数据进行关联,并根据指令生成相应的输出。
Fine-tuning stage,也就是微调阶段,其主要目的是「提高模型对指令(instruction)的遵循能力」。主要包括Instruction SFT(指令监督微调)、DPO、KTO等技术,本文重点讲解这三类微调技术; Prompting stage,也就是使用模型推理阶段,其主要目的是「让模型按照你的期望输出结果」。这个阶段所使用的模型学习技术主要是ICL(In-Conte...
LLM基础模型系列:Fine-Tuning总览 由于对大型语言模型,人工智能从业者经常被问到这样的问题:如何训练自己的数据?回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的,而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件(即许多具有大量内存的昂贵GPU)和花哨的训练技术(例如,完全分片的数据并行训练)。
LLM fine-tuning on Modal Steps for LLM fine-tuning Choose a base model Prepare the dataset Train Use advanced fine-tuning strategies Conclusion Why should you fine-tune an LLM? Cost benefits Compared to prompting, fine-tuning is often far more effective and efficient for steering an LLM’s ...
大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈 作者:FelixCoder 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/639462205 一、前言 由于ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的...
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...